Публикации

Порядок работы XGBoost
XGBoost — популярный алгоритм машинного обучения, который используется как для задач регрессии, так и для задач классификации. Он работает путем объединения нескольких деревьев решений для создания надежной модели ансамбля, которая может делать точные прогнозы. Алгоритм сначала создает единое дерево решений и использует его для прогнозирования обучающих данных. Затем он вычисляет ошибки или остатки этих прогнозов и создает новое дерево решений, ориентированное на прогнозирование этих..
Поэзия Питона
Эффективное управление зависимостями пакетов Python Poetry — это инструмент для управления зависимостями пакетов Python. Он позволяет указать зависимости вашего проекта Python в простом, удобочитаемом файле под названием «pyproject.toml», который затем используется для установки необходимых пакетов. Poetry похож на такие инструменты, как pip и conda, но предлагает ряд дополнительных функций, которые делают его более мощным и простым в использовании. Одним из основных преимуществ..
Гитхаб
Ну, может быть, это мой первый журнал/рассказы/что-то в этом роде на моей среде. ладно я только начну. На этой неделе и в предыдущие недели я узнал о Github на своем занятии, я думаю, что это здорово использовать как аналог Google Drive, но для программиста. Надеюсь, ты знаешь, что я говорю, ха-ха. Так что да. На самом деле Github довольно забавный, вы можете добавить/обновить свой репозиторий и опубликовать его для всех. Что на самом деле полезно. После нескольких недель изучения..
Что такое функция высшего порядка?
Узнайте, что такое функции высшего порядка и почему они важны в функциональном программировании, и напишите несколько примеров на Python и JavaScript. Когда мы думаем о функциях в любом языке программирования, мы думаем о многоразовом коде, абстрагированном в отдельный блок, выполняющий определенные задачи. Такие функции могут принимать входные данные, обрабатывать их и предоставлять выходные данные в соответствии с инструкциями, закодированными в функции. Функции обычно получают в..
GRETL: удобное статистическое программное обеспечение
Преимущественно для эконометрики . При рассмотрении того, как работают статистические программы, GRETL произвела революцию в представлении о необходимости кодов для получения результата. Вот подробности о GRETL. Что такое ГРЕТЛ? GRETL - это программа, которая используется преимущественно для эконометрического анализа. Он выделяется для Gnu Regression, Econometrics и Time Series Library. Более того, его можно загрузить для всех операционных систем и использовать без..
Музыкальные тренды Sertanejo на 2018 год, созданные искусственным интеллектом
Во-первых, это не апокалиптическое видение того дня, когда людей заменят машины. Но с тех пор, как первые обезьяны начали использовать палки, чтобы приносить муравьям деревья, в нашу жизнь вводятся инструменты для ускорения любого процесса. И если вы автор песен, я должен сказать вам одну вещь. Ваша работа в опасности. Или, может быть, у вас просто новый коллега =) Я знаю, что легче думать в ИИ. в физико-математическом контексте. Но это правда, компьютер может научиться творческому..
Отчет о состоянии Vue.js отсутствует. Вот самые важные факты и цифры.
Это действительно интересно: наша команда только что завершила работу над State of Vue.js - подробным отчетом, созданным для разработчиков и технологических компаний, заинтересованных в принятии обоснованных решений относительно своего стека. К настоящему времени его скачали более 4500 раз. В этой статье представлены основные данные и выводы отчета. Ищете какие-то мелочи о Vue, которые сложно найти, чтобы оживить вашу следующую вечеринку (осторожно: это, вероятно, не подойдет для..
Варианты использования приближения Нистрёма, часть 3 (машинное обучение)
Приближение Нистрема с неотрицательной матричной факторизацией (arXiv) Автор : Юнцюань Фу Аннотация: Руководствуясь необходимостью оценки кластеризации по близости с частичными измерениями расстояния от точек наблюдения или ориентиров для удаленных сетевых систем, мы показываем, что задача кластеризации по близости может быть эффективно сформулирована как задача аппроксимации Нистрема, которая решает кластеризацию ядра K-средних. проблема в сложном пространстве. Мы реализуем..
Как я рисую ловушку на диаграмме последовательности
Не существует стандартного способа моделирования обработки исключений на диаграмме последовательности. Однако обработка исключений часто имеет решающее значение. Вот как я это представляю. Помните, что вы можете получить некоторую свободу в использовании UML. Это язык, и поэтому он меняется с течением времени. Пока ваш читатель понимает идею, которую вы хотите выразить, все идеально. Приведенная выше диаграмма создана с Web Sequence бесплатным расширением Chrome (с открытым..
Объяснение оптимизаторов Keras: оптимизатор Adagrad
Обзор оптимизации Adagrad Adagrad (алгоритм адаптивного градиента) предназначен для адаптивного масштабирования скорости обучения каждого параметра на основе исторической информации о градиенте. Он особенно полезен для разреженных данных и успешно используется в различных задачах НЛП и нейронных сетей. Давайте воспользуемся аналогией с человеком, идущим по лабиринту, чтобы добраться до выхода (или самой низкой точки долины), чтобы сравнить SGD, Momentum и Adagrad. Представьте, что..
Самое лучшее: зачем нам нужен Google Boyfriend
Нет, это не так. Хотя я бы не возражал; это были очень долгие два года. Действительно, робот Google Boyfriend (GB) был бы полезен для механических навыков и всегда знал лучший маршрут, чтобы куда-то добраться. Что еще более важно, мое видение будущего ГБ всегда останавливается, когда женщина говорит «стоп». Мы живем в мире, который постоянно приближается к тому моменту, когда люди кричат ​​«нет», и я хочу — никакого требования — только одного человека, который, черт возьми, понимает..
День 5 из 30 дней JavaScript
Типы данных Javascript В JavaScript есть несколько встроенных типов данных, которые используются для представления различных типов значений. Вот наиболее часто используемые типы данных в JavaScript: 1. Номера Числа используются для представления числовых значений. Это могут быть как целые числа, так и числа с плавающей запятой. Вот некоторые примеры: В этом примере x — это целое число со значением 5 , а y — число с плавающей запятой со значением 3.14 . 2. Струны..
Как быть полезным программистом
В последнее время я много думал о том, как лучше всего работать с разработчиками. Часто существует ценностное восприятие, что разработка программного обеспечения - это упражнение «промыть и повторить» - передать любую задачу любому разработчику с небольшим опытом и что задача будет решаться таким же образом - в одно и то же время. Это не может быть дальше от истины - реальность такова, что опыт имеет большое значение, когда дело доходит до предоставления ценности. Разработчикам..
Как я использовал школьную математику, чтобы решить задачу по программированию!
Позвольте мне начать с признания, что проблема, которую я вам покажу, не является строго ракетостроением. Это довольно просто. Мало кто может возразить, что нам не нужно использовать математику, чтобы решить эту проблему. Тем не менее, мое намерение при написании этого блога состоит в том, чтобы просто опровергнуть заявления значительной части людей о том, что математика, которой нас обучают в старшей школе, практически бесполезна и не будет никакого применения в реальном мире. Не..
Расшифровка игровой площадки Kaggle: раскрытие секретов кода 5 лучших исполнителей
Введение В области наук о данных и соревнований по машинному обучению Kaggle’s Playground выделяется как арена, где начинающие специалисты по данным демонстрируют свои навыки и опыт. В каждом соревновании за желанные призовые места борются многочисленные участники. Среди них несколько избранных выходят победителями, закрепляя свои позиции в неуловимой пятерке лидеров. Начинающие энтузиасты данных и конкуренты часто задаются вопросом, что отличает этих лучших исполнителей и побуждает их к..
За гранью внимания: раскрытие возможностей моделей-трансформеров
Привет, однокурсники! Если вы следили за моими предыдущими постами, вы уже знакомы с механизмом внимания, значительным прорывом в области обработки естественного языка (NLP). Если нет, вернитесь к моему предыдущему сообщению в блоге здесь и познакомьтесь с этой увлекательной темой. В этом блоге мы собираемся опираться на этот фундамент и исследовать одну из самых влиятельных архитектур НЛП на сегодняшний день: Трансформер. Эта революционная модель, рожденная из концепции «Внимание —..
Мой путь к тому, чтобы стать разработчиком-самоучкой
Мой путь к тому, чтобы стать разработчиком-самоучкой Итак, после этого месяца я приближаюсь к своему 9-му месяцу, чтобы стать разработчиком программного обеспечения. Это был очень трудный путь, не буду врать. Но мне нравится каждый процесс. Это очень полезно, и кажется, что всегда можно узнать что-то новое. Я, честно говоря, никогда не думал, что попаду в нечто подобное, но я очень взволнован тем, что сделал это. Вот некоторые вещи, которые я узнал во время своего путешествия, и..
Реализация индикаторов Фишера и отрисовка на FMZ на языке JavaScript
Реализация индикаторов Фишера и рисование на FMZ на языке JavaScript В ходе технического анализа торговли трейдеры анализируют и изучают данные о цене акций как данные нормального распределения. Однако распределение данных о ценах на акции не соответствует стандартному нормальному распределению. Fisher Transformation — это метод, который может преобразовывать ценовые данные в нормальное распределение. Fisher Transformation сгладить рыночные данные и устранить некоторые резкие..
Оперативная настройка для больших языковых моделей с логическим выводом
Введение Быстрая настройка — это метод, который использует замороженные предварительно обученные языковые модели для последующих задач, что сводит к минимуму хранение каждой задачи и использование памяти на этапе обучения, и это полезно для больших языковых моделей (LLM), таких как GPT2, T5, GPT-J, GPT-NEO, GPT-NEOX, GPT-20B, GPT3 и т. д., где модель настолько велика, что тонкая настройка становится сложной или очень дорогой. Параметры предварительно обученной языковой модели..
Что такое причинно-следственный анализ больших данных?
Что такое причинно-следственная связь В отличие от корреляции, причинно-следственная связь всегда приводит к контрфактуальным результатам, в причинно-следственном анализе задача анализа данных заключается в выборочном нацеливании, например, в конкретных маркетинговых кампаниях, для измерения эффективности скидок и поведения потребителей. Когда финансовая организация хочет знать скачок клиентов из одной финансовой программы…